O uso de sistemas baseados em agentes é adequado à construção de software complexo. Para garantir uma ordem social desejável é preciso lidar com a autonomia e a diversidade de interesses dos agentes e as normas são mecanismos eficientes de controle usados para regular o comportamento dos agentes. O teste de software continua sendo amplamente aplicado para garantir a qualidade do software. No contexto de sistemas multiagentes normativos, os testes devem lidar com a necessidade dos agentes atuarem de forma robusta sob condições normativas dinâmicas as quais os desenvolvedores não consideraram. Neste contexto, propomos uma abordagem para testar agentes normativos que seguem o modelo belief-desire-intention. Como contribuições, esta tese apresenta: um framework para desenvolvimento de agentes BDI normativos, o NBDI4JADE; um modelo modelo de faltas para apoiar a identificação dos diferentes tipos de falhas em agentes normativos; um framework para testar agentes BDI normativos, o N-JAT4BDI e, um método para geração de casos de teste a partir de modelos ANA-ML dos agentes. Avaliamos o framework de teste através de um estudo experimental no qual discutimos a eficiência e a eficácia do framework. Avaliamos, também, a eficácia do método de geração de casos de teste,aplicando-o a dois cenários de uso: (i) um sistema para gerenciar a submissão e o processo de revisão de artigos em conferências, e (ii) um sistema de venda de pacotes turísticos de uma agência de viagens. Os resultados obtidos nas avaliações de ambos os frameworks apresentam indícios positivos da eficiência e eficácia na detecção e identificação de falhas em agentes normativos e eficiência na geração dos casos de teste.